DDQN

深入理解DDQN

深入理解DDQN1.引言双深度Q网络（DoubleDeepQ-Network，DDQN）是对原始DQN算法的一个重要改进。本文将帮助你深入理解DDQN的核心概念，并通过一个生动的例子来阐释其工作原理。
AI-星辰·2024-09-03 21:46

【强化学习日志】小鸟管道游戏的gym环境搭建和DDQN训练

最近在学习了强化学习之后，在guithub上下载了一些使用不同强化学习方法的小项目，收获颇丰，于是想自己搭建一个gym环境1，直接使用项目中的一些方法去训练，希望能够加深自己的一些理解游戏参考的github上的大佬写的代码，在这里放上源码连接：GitHub-GrayPlane123/BirdGame:小鸟管道游戏，通过键盘或鼠标控制小鸟振翅，如果小鸟碰撞到管道或者飞到界面边缘则游戏结束接下来是对源
wushenlunzhe·2024-01-23 16:32

【OpenAI Q* 超越人类的自主系统】DQN ：Q-Learning + 深度神经网络

深度Q网络：用深度神经网络，来近似Q函数DQN（深度Q网络）=深度神经网络+Q-LearningQ-Learning模型结构损失函数经验回放探索策略流程关联DQN优化DDQN：双DQN，实现无偏估计DuelingDQN
Debroon·2023-12-31 21:40

强化学习算法（二）DDPG

这篇文章中介绍一种不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题，这个算法就是是深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradien
嚸蕶·2023-11-29 10:23

Double DQN是什么，具体有什么作用，是怎么运行的

DoubleDeepQ-Network（DDQN）是基于DeepQ-Network（DQN）的改进版本，旨在减轻DQN算法中存在的过估计（overestimation）问题。
喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-06 01:06

强化学习------DDQN算法

所以出现了对DQN算法的改进算法DoubleDQN(DDQN)算法。一、DDQN算法原理DDQN算法和DQN算法一样，也有一样的两个Q网络结构。在DQN算法
韭菜盖饭·2023-10-31 03:11

强化学习相关论文及复现代码

spm=1001.2014.3001.5502（pytorch复现）基于深度强化学习（CNN+duelingnetwork/DQN/DDQN/D3QN/PER）的自适应车间调度(JSP)https://
喝凉白开都长肉的大胖子·2023-09-28 16:45

基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策

“人工智能技术与咨询”发布摘要为提升无人机在复杂空战场景中的存活率,基于公开无人机空战博弈仿真平台,使用强化学习方法生成机动策略,以深度双Q网络(doubledeepQ-network,DDQN)和深度确定性策略梯度
龙腾亚太·2023-09-27 04:23

基于深度强化学习算法的无人机智能规避决策

系统工程与电子技术作者：吴冯国陶伟李辉张建伟郑成辰.摘要为提升无人机在复杂空战场景中的存活率,基于公开无人机空战博弈仿真平台,使用强化学习方法生成机动策略,以深度双Q网络(doubledeepQ-network,DDQN
renhongxia1·2023-09-26 19:31

强化学习-DDQN和Duelling Network实践(倒立摆CartPole代码解读)

一、说明在这个项目中，即便你对强化学习一无所知，学习这个视频(DDQN+DuellingNetwork+优先经验回放-强化学习CartPole代码解读_哔哩哔哩_bilibili)，你也能完成简单的强化学习项目
机智翔学长·2023-08-15 15:22

三人决斗_使用深度q决斗学习为厄运建立进攻性AI代理

Introduction)Overthelastfewarticles,we’vediscussedandimplementedDeepQ-learning(DQN)andDoubleDeepQLearning(DDQN
weixin_26711425·2023-08-13 01:42

服务器跑强化学习pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to “None“

错误信息：Traceback(mostrecentcalllast):File"ddqn.py",line212,innext_state,reward,done,info=env.step(action
努力进步的小梁·2023-07-22 12:15

强化学习 | PPO论文小结

一些经典概念辨析为什么PPO不能做经验回放DQN的几个contribution：1.神经网络化2.提出了离线回放机制（结合重要性采样方法），提高了采样效率DDQN的contribution：解决了V(s
荷西·H·2023-07-17 02:08

强化学习之DQN超级进化版Rainbow

阅读本文前可以先了解我前三篇文章《强化学习之DQN》《强化学习之DDQN》、《强化学习之DuelingDQN》。
微笑小星·2023-07-15 05:18

图解DQN，DDQN，DDPG网络

图解DQN，DDQN，DDPG网络1.DQN1.1网络结构1.2产生experience的过程1.3Q网络的更新流程2.DDQN2.1网络结构2.2产生experience的过程2.3Q网络的更新流程3
ReEchooo·2023-06-08 09:03

Python-DQN和Dueling Network代码对比阅读(15)-model.py

1.文件修改DuelingNetwork和DDQN都是三个文件，funcs.py、model.py和dueling.py或者ddpn.py。对于funcs.py，其以前用于DDQN，所以再次使用。
天寒心亦热·2023-04-20 13:58

2023年highway-env更新之后的使用记录（含DDQN,DuelingDQN,DDQN+OtherChanges） 入门到入土，再踩坑就不玩原神了

写在前面：在学习自动驾驶领域上的强化学习过程中，我决定使用highwy-env库建设的模拟器来进行环境构建，但是翻阅了众多教程（包含国内国外）之后，发现教程内容过旧，因为随着2023年的到来，highway-env库也进行了更新，前两年的教程无一例外都使用了老旧版本的函数和返回值。highway-env是什么东西？安装方式：（默认最新版）pipinstallhighway-env首先先列出我发现的
daxuanzi515·2023-04-17 12:51

Python-DQN和DDQN代码对比阅读-ddpn.py

DQN和DDQN都是三个文件，funcs.py、model.py和DQN.py或者DDQN.py。两种算法的funcs.py、model.py文件完全一样，区别在第三个文件。
天寒心亦热·2023-04-16 16:06

百度PaddlePaddle再获新技能 智能推荐、对话系统、控制领域都能搞定！

PARL是基于百度PaddlePaddle打造的深度强化学习框架，覆盖了DQN、DDQN、
PaddleWeekly·2023-03-23 04:02

Deep Q-learning的发展及相关论文汇总(DQN、DDQN，Priority experience replay 等)

在DQN提出之前，强化学习与神经网络的结合遭受着不稳定和发散等问题的困扰。DQN做了以下改进：（1）使用memoryreplay和targetnetwork稳定基于DL的近似动作值函数；（2）使用reward来构造标签，解决深度学习需要大量带标签的样本进行监督学习的问题标准DQN利用max操作符使得目标值过高估计，于是下面这篇文献提出了DoubleDQN用于平衡值估计。DeepReinforcem
码丽莲梦露·2023-02-04 22:06

强化学习DQN（Deep Q-Learning）、DDQN（Double DQN）

强化学习DQN（DeepQ-Learning）、DDQN（DoubleDQN）_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数：J(ω)=E[(R+γmax⁡a∈A
不会爬树的小研·2023-02-04 22:06

深度强化学习算法(朴素DQN,DDQN,PPO,A3C等)比较与实现

不同算法的理论比较部分参考CSDN博客-专业IT技术发表平台，代码实现在python完成。用的算例是OpenAI官网gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文：[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]Off-policy，Discr
lblbc·2023-02-01 07:25

深度增强学习射击类游戏(vizdoom)

前端时间搞一个airsim的学习，通过ddqn的方式，然后这两天在尝试一些增强学习的训练；在PapersWithCode上看到如下游戏FPSGames|PapersWithCodeGitHub-mwydmuch
zhqh100·2023-01-12 19:15

DQN及其变种（DDQN，Dueling DQN，优先回放）代码实现及结果

DQN及其变种理论部分见DQN及其变种（DoubleDQN，优先回放，DuelingDQN)（一）DQN导入包和环境importmath,randomimportgymimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromIPython.displayimportclear_outputimportmatpl
bujbujbiu·2023-01-01 07:16

强化学习之Double DQN

DoubleDQN算法DoubleDeepQNetwork(DDQN)是在DQN算法的基础上稍微改进了一点，优化了算法的性能。
哇咔咔FF·2022-12-28 23:26

强化学习个人总结（1）

使用TDerror更新Q网络，也就是动作-价值网络，Q值=未来的奖励和TDerror使用两个Q网络的差，一个当前网络，一个目标网络（当前网络在过去的一个副本，定期更新）DDQN：计算TDerror的时候
早日发文·2022-12-28 16:19

强化学习（四）—— DQN系列（DQN, Nature DQN, DDQN, Dueling DQN等）

1概述在之前介绍的几种方法，我们对值函数一直有一个很大的限制，那就是它们需要用表格的形式表示。虽说表格形式对于求解有很大的帮助，但它也有自己的缺点。如果问题的状态和行动的空间非常大，使用表格表示难以求解，因为我们需要将所有的状态行动价值求解出来，才能保证对于任意一个状态和行动，我们都能得到对应的价值。因此在这种情况下，传统的方法，比如Q-Learning就无法在内存中维护这么大的一张Q表。针对上面
叛逆的鲁鲁修love CC·2022-12-08 22:10

DDPG Continuous control with deep reinforcement learning笔记

这个算法中也有一些DDQN的思想。2.论文摘要：Weadapttheideasunderlyingthe
Melody1211·2022-12-04 10:47

DDQN与DQN算法用tensorflow2.0实现

深度强化学习DoubleDeepQLearning算法和DeepQLearning用tensorflow2.0实现DQN算法实现首先搭建网络结构，是一个很简单的三个全连接层。fromkerasimportlayers,modelsclassQ_Network:def__init__(self,observation_n,action_n):self.observation_n=observatio
回想sy·2022-11-29 10:49

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning（Double DQN）论文学习和公式推导

最近刚开始使用DQN，也会用DDQN，但是背后的原理不理解，所以读了这篇论文，下面以翻译并附带一些解释和公式推导的方式讲讲我个人的理解，有疑问可以多交流。
王蛋糕cake·2022-11-27 18:26

深度强化学习中Double DQN算法（Q-Learning+CNN）的讲解及在Asterix游戏上的实战（超详细 附源码）

需要源码和环境搭建请点赞关注收藏后评论区留下QQ~~~一、核心思想针对DQN中出现的高估问题，有人提出深度双Q网络算法（DDQN），该算法是将强化学习中的双Q学习应用于DQN中。
showswoller·2022-11-27 18:52

Wei Yang Bryan Lim, etc. Federated Learning in Mobile Edge Networks: A Comprehensive Survey.

联邦学习综述名词：联邦学习(FL)、ML、MECBAA(宽带模拟聚合)、CNN(卷积神经网络)、CV(计算机视觉)、DDQN(双深度Q网络)、DL(深度学习)DNN(深度神经网络)、DP(差分隐私)、DQL
彭于晏程序分晏·2022-11-24 00:56

深度强化学习-Double DQN算法原理与代码

深度强化学习-DoubleDQN算法原理与代码引言1DDQN算法简介2DDQN算法原理3DDQN算法伪代码4仿真验证引言DoubleDeepQNetwork(DDQN)是对DQN算法的改进，有效提升了算法的性能
indigo love·2022-11-23 12:58

强化学习蘑菇书第十二章模仿学习、以及DDQN、演员-评论家算法的一点补充

先分割线抒情一下哈哈。大家好，今天一转眼datawhale的强化学习就到尾声了，一个月不到的时间，真的超快，伴随着两个多周的研究生暑校，只有晚上的时间读书学习，但幸运的是，还是坚持下来了。回首一下，第一遍虽然很多东西仓促也没有全部学懂，但是收获很大，至少，这一遍蘑菇书算是过了第一遍，有了第一遍，以后就会有第二遍、第三遍，而且，那种抵触的心理也不会再有了，感谢自己的每一点不放弃！这种感觉真好！以后还
rainbowiridescent·2022-11-20 19:00

**基于深度强化学习的全覆盖路径规划飞行器**

论文题目《UAVCoveragePathPlanningunderVaryingPowerConstraintsusingDeepReinforcementLearning》论文主要内容：1.利用DDQN
yuxiayutou·2022-11-19 05:38

强化学习-DDQN(三)

强化学习-DDQN(四)DDQN的算法建模DDQN和NatureDQN一样，也有一样的两个Q网络结构。
有一个进大厂的梦想·2022-10-10 07:32

深度强化学习 学术前沿与实战应用——DDQN

classDoubleDQN:deflearn(self):#这一段和DQN一样ifself.learn_step_counter%self.replace_target_iter==0:self.sess.run(self.replace_target_op)print('\ntarget_params_replaced\n')ifself.memory_counter>self.memory_
青君不语·2022-10-10 07:31

强化学习之DDQN

知识基础DQN参考我的博文：https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-19DQN复习我们利用神经网络来代替表格法，我们可以输入S并输出多个Q，每个Q对应一个A。神经网络只需要储存有限的网络参数，我们的任务就是不断调整这些参数，使得输入输出符合我们的预期，而且状态可以
微笑小星·2022-10-10 07:51

强化学习：（四）Q-learning, DQN, DDQN是什么？

目录一、Q-learning二、DeepQNetworks三、doubleQ-learning参考资料一、Q-learning强化学习的一个episode：强化学习的最终目标：当我处于sts_tst状态，我应该采取从长远来看最好的动作ata_tat如何实现这个目标？如果sts_tst状态下，每个可选动作的评分是已知的，我只需要选最高分的动作；但实际上评分是未知的，我需要对它进行估计。动作评分的定义
百把人·2022-10-10 07:12

强化学习DQN、DDQN和Dueling DQN的原理介绍与PARL核心代码解析

摘要本文主要介绍DQN算法的基本原理，以及在它基础上改进的DDQN和DuelingDQN，介绍完后会结合对应的PARL代码进行解析说明（PARL是一个高性能、灵活的强化学习框架）。
秋水中的鱼·2022-10-10 07:13

强化学习 9 —— DQN 改进算法 DDQN、Dueling DQN 详解与tensorflow 2.0实现

上篇文章强化学习——详解DQN算法我们介绍了DQN算法，但是DQN还存在一些问题，本篇文章介绍针对DQN的问题的改进算法一、DoubleDQN算法1、算法介绍DQN的问题有：目标Q值（QTarget）计算是否准确？全部通过max  Qmax\;QmaxQ来计算有没有问题？很显然，是有问题的，这是因为Q-Learning本身固有的缺陷—过估计过估计是指估计得值函数比真实值函数要大，其根源主要在于Q-
jsfantasy·2022-10-10 07:45

强化学习-DDQN

DDQN和DQN基本上很像，不同的地方可以参考书本的132页代码实现importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportrandomimporttorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptimimportgymimportnumpyasnpfromcollectionsimportnamedtupleimpor
我的辉·2022-10-10 07:13

强化学习实践：DDQN—LunarLander月球登入初探

强化学习实践:DDQN-月球登入LunarLander初探算法DDQN实践环境准备GYM及PARL+paddleparl的框架结构agent构建搭建神经网络replay_memory经验回放池algorithm
露西法·2022-10-10 07:39

深度强化文献阅读系列（一）：Courier routing and assignment for food delivery service using reinforcement learning

INDUSTRIALENGINEERING，期刊基本信息及影响因子如下图所示：目录摘要1.研究贡献2.文献综述3.问题描述3.1问题描述3.2问题假设/前提条件3.3问题定义4.解决方法4.1强化学习基本框架4.2Q-learning4.3DDQN4.4RuleBasedalgorithm5
zhugby·2022-06-06 07:56

强化学习 10 —— Policy Gradient详细推导

前面几篇文章价值函数近似、DQN算法、DQN改进算法DDQN和DuelingDQN我们学习了DQN算法以及其改进算法DDQN和DuelingDQN。
jsfantasy·2022-03-30 07:31

强化学习笔记：DQN和DDQN

本文整理于datawhalechina.github.io的强化学习教程0x01intro在Q-learning中，我们学习的是一个“评论函数”Qπ(s,a)Q^\pi(s,a)Qπ(s,a)，通过其函数值判断当前状态sss下采取动作aaa好不好。这个评论函数的输出值取决于agent的策略π\piπ，即我们只能根据agent的具体策略才能判断他这个动作到底是好还是不好。下面，为方便起见，我们将Qπ
Nu1Lpo1hT3r·2022-03-26 06:36

（pytorch复现）基于深度强化学习（CNN+dueling network/DQN/DDQN/D3QN/PER）的自适应车间调度(JSP)

为了深入学习各种深度学习网络和强化学习的结合，实现了一下下列文章：ResearchonAdaptiveJobShopSchedulingProblemsBasedonDuelingDoubleDQN|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore状态、动作、奖励函数及实验的简单介绍可参考：
码丽莲梦露·2022-03-22 07:54

百度PaddlePaddle再获新技能 智能推荐、对话系统、控制领域都能搞定！

PARL是基于百度PaddlePaddle打造的深度强化学习框架，覆盖了DQN、DDQN、
PaddlePaddle·2021-06-04 02:09

强化学习之DQN进阶的三大法宝（Pytorch）

三大法宝：①：DDQN：改变NatureDQN中TD目标值中a'的产生方式。②：Prioritizedexperiencereply：改变从经验池采样的方式。
Ton10·2020-12-21 12:05

强化学习基础 | (16) 深度确定性策略梯度(DDPG)

原文地址在A3C中，我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题，今天我们不使用多线程，而是使用和DDQN类似的方法：即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题
CoreJT·2020-09-10 17:17
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